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블랙썬 효과가 관측되는 영상 센서를 기반으로 한 태양의 위치 추적 방법에 있어서, 상기 방법은복수개의 영상 센서를 이용하여 복수 개의 태양의 영상을 획득하는 단계; 및 상기 획득된 복수 개의 태양의 영상을 처리하여 블랙 썬의 중심점을 추정하여 태양의 위치를 추적하는 단계를 포함하되, 상기 블랙 썬의 중심점을 추정하는 것은 상기 획득된 복수 개의 태양의 영상에서 각각의 블랙 썬의 중심점을 추정하는 것을 특징으로 하는 블랙썬 효과가 관측되는 영상 센서를 기반으로 한 태양의 위치 추적 방법
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제1항에 있어서, 상기 블랙 썬의 중심점을 추정하는 것은상기 획득된 복수 개의 태양의 영상을 기초로 복수의 태양 위치 추정 결과를 융합하여 상기 태양의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 영상 센서의 블랙 썬 효과를 기반으로 한 태양의 위치 추적 방법
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제1항에 있어서, 상기 블랙 썬의 중심점을 추정하는 것은상기 획득된 복수 개의 영상에서 각각의 블랙 썬의 중심점을 추정하는 단계;상기 각각의 블랙 썬의 중심점에 대한 태양 벡터를 추출하는 단계; 상기 추출된 태양 벡터들을 기준 좌표계로 변환하는 단계; 및상기 변환된 태양 벡터들을 융합하는 단계를 포함하는 블랙썬 효과가 관측되는 영상 센서를 기반으로 한 태양의 위치 추적 방법
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제3항에 있어서, 상기 블랙 썬의 중심점을 추정하는 단계는상기 복수 개의 영상 센서카메라를 이용하여 촬영된 복수 개의 영상에서 태양의 영상을 획득하는 단계;강도(intensity) 임계값을 변화시키며 상기 태양의 영상을 미리 정의된 횟수만큼 반복하여 분할하는 단계;상기 태양의 영상을 분할할 때마다 코너 포인트(corner point)들을 검출하는 단계;최종 분할된 영상에서 검출된 코너 포인트들인 강한 코너 포인트들의 무게 중심을 구하는 단계; 및상기 강한 코너 포인트들 각각에 대해 상기 무게 중심과의 거리가 최소인 강한 코너 포인트를 블랙 썬의 중심점으로 추정하는 단계를 포함하는 블랙썬 효과가 관측되는 영상 센서를 기반으로 한 태양의 위치 추적 방법
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제3항에 있어서, 상기 태양 벡터를 추출하는 단계는태양의 2차원 영상을 3차원 벡터로 표현하기 위해 하기 수학식(: 카메라 초점 거리, : 블랙 썬의 중심점)을 이용하여 태양 벡터의 방위각과 고도를 구하는 것을 특징으로 하는 영상 센서의 블랙 썬 효과를 기반으로 한 태양의 위치 추적 방법
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제3항에 있어서, 상기 추출된 태양 벡터들을 기준 좌표계로 변환하는 단계는 상이한 두 시점에서, 센서 좌표계에서 표현한 두 태양 벡터들과 기준 좌표계에서 표현한 두 태양 벡터들을 이용하여 초기 회전을 구하고,상기 상이한 두 시점을 미리 정의된 횟수만큼 변화시켜 가며 산출한 복수의 초기 회전들의 평균을 최종 회전으로 결정하여 상기 추출된 태양 벡터들을 기준 좌표계로 변환하는 것을 특징으로 하는 영상 센서의 블랙 썬 효과를 기반으로 한 태양의 위치 추적 방법
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제3항에 있어서, 상기 태양 벡터들을 융합하는 단계는상기 태양 벡터들의 방위각과 고도의 노이즈를 제거하고 융합하여 최종 태양 벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 센서의 블랙 썬 효과를 기반으로 한 태양의 위치 추적 방법
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제7항에 있어서, 상기 노이즈를 제거하기 위해 확장된 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 사용하는 것을 특징으로 하는 영상 센서의 블랙 썬 효과를 기반으로 한 태양의 위치 추적 방법
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블랙썬 효과가 관측되는 영상 센서를 기반으로 한 태양의 위치를 추적하기 위한, 컴퓨터 판독가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 시스템이 복수 개의 태양의 영상을 획득하도록 설치된 복수 개의 영상 센서를 이용하여 촬영된 복수 개의 영상을 처리하여 블랙 썬의 중심점을 추정하여 태양의 위치를 추적하도록 하는 명령들을 포함하되,상기 블랙 썬의 중심점을 추정하는 것은 상기 획득된 복수 개의 태양 영상에서 각각의 블랙 썬의 중심점을 추정하도록 하는 컴퓨터 판독가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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블랙썬 효과가 관측되는 영상 센서를 기반으로 한 태양의 위치 추적 방법을 이용하는 태양 센서에 있어서, 상기 태양 센서는복수 개의 태양의 영상을 획득하도록 설치된 복수 개의 영상 센서를 이용하여 촬영된 복수 개의 영상을 획득하는 센서부; 및 상기 복수 개의 영상을 처리하여 블랙 썬의 중심점을 추정하여 태양의 위치를 추적하는 처리부를 포함하되, 상기 블랙 썬의 중심점을 추정하는 것은 상기 획득된 복수 개의 태양 영상에서 각각의 블랙 썬의 중심점을 추정하는 것을 특징으로 하는 태양 센서
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제10항에 있어서, 상기 블랙 썬의 중심점을 추정하는 것은상기 획득된 복수 개의 영상을 기초로 복수의 태양 위치 추정 결과를 융합하여 상기 태양의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 태양 센서
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제10항에 있어서, 상기 처리부는상기 획득된 복수 개의 영상에서 각각의 블랙 썬의 중심점을 추정하는 중심점 추정 모듈;상기 각각의 블랙 썬의 중심점에 대한 태양 벡터를 추출하는 태양 벡터 추출 모듈; 상기 추출된 태양 벡터들을 기준 좌표계로 변환하는 좌표계 변환 모듈; 및상기 변환된 태양 벡터들을 융합하는 융합 모듈을 포함하는 태양 센서
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제12항에 있어서, 상기 중심점 추정 모듈은 상기 복수 개의 영상 센서카메라를 이용하여 촬영된 복수 개의 영상에서 태양의 영상을 획득하고,강도(intensity) 임계값을 변화시키며 상기 태양의 영상을 미리 정의된 횟수만큼 반복하여 분할하고,상기 태양의 영상을 분할할 때마다 코너 포인트(corner point)들을 검출하고,최종 분할된 영상에서 검출된 코너 포인트들인 강한 코너 포인트들의 무게 중심을 구하고,상기 강한 코너 포인트들 각각에 대해 상기 무게 중심과의 거리가 최소인 강한 코너 포인트를 블랙 썬의 중심점으로 추정하는 태양 센서
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제12항에 있어서, 상기 태양 벡터 추출 모듈은태양의 2차원 영상을 3차원 벡터로 표현하기 위해 하기 수학식(: 카메라 초점 거리, : 블랙 썬의 중심점)을 이용하여 태양 벡터의 방위각과 고도를 구하는 것을 특징으로 하는 태양 센서
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제12항에 있어서, 상기 좌표계 변환 모듈은상이한 두 시점에서, 센서 좌표계에서 표현한 두 태양 벡터들과 기준 좌표계에서 표현한 두 태양 벡터를 이용하여 초기 회전을 구하고,상기 상이한 두 시점을 미리 정의된 횟수만큼 변화시켜 가며 산출한 복수의 초기 회전들의 평균을 최종 회전으로 결정하여 상기 추출된 태양 벡터들을 기준 좌표계로 변환하는 것을 특징으로 하는 태양 센서
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제12항에 있어서, 상기 융합 모듈은상기 태양 벡터들의 방위각과 고도의 노이즈를 제거하고 융합하여 최종 태양 벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 태양 센서
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제16항에 있어서, 상기 노이즈를 제거하기 위해 확장된 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 사용하는 것을 특징으로 하는 태양 센서
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최소 대수의 영상 센서카메라로 반구형 커버리지를 가지고 태양의 위치에 관계없이 3대의 카메라에서 블랙 썬이 촬영되도록 가상의 정 이십면체의 6개의 꼭짓점-기준 1개의 꼭짓점 및 상기 기준 꼭짓점에 이웃하는 5개의 꼭짓점-의 위치에 설치된 6대의 영상 센서카메라를 포함하는 태양 센서
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블랙썬 효과가 관측되는 영상 센서를 기반으로 한 태양의 위치 추적 방법을 이용하는 태양 센서에 있어서, 상기 태양 센서는 적어도 하나의 영상 센서를 이용하여 촬영된 적어도 하나의 태양의 영상을 획득하는 센서부; 및 상기 획득된 적어도 하나의 태양의 영상을 처리하여 블랙 썬의 중심점을 추정하여 태양의 위치를 추적하는 처리부를 포함하되, 상기 블랙 썬의 중심점을 추정하는 것은 상기 획득된 적어도 하나의 태양의 영상에서 각각의 블랙 썬의 중심점을 추정하는 것을 특징으로 하는 태양 센서
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제19항에 있어서, 상기 블랙 썬의 중심점을 추정하는 것은상기 획득된 적어도 하나의 태양의 영상에서 각각의 블랙 썬의 중심점을 추정하는 단계;상기 각각의 블랙 썬의 중심점에 대한 적어도 하나의 태양 벡터를 추출하는 단계; 상기 추출된 적어도 하나의 태양 벡터들을 기준 좌표계로 변환하는 단계; 및상기 변환된 적어도 하나의 태양 벡터들을 융합하는 단계를 포함하는 태양 센서
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